高职图书馆入馆计数系统数据统计

针对整个出入口，数据的需求和固定阅览室的需求会有所不同，主要需要计数系统达到如下功能即可：1）出入口出入场人次统计：所选统计周期内进入/离开各出入口的⼈次。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。2）出入口出入场人数统计：所选统计周期内进入/离开各出入口的人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。3）出入口贡献率：所选统计周期内各出入口贡献率，计算公式：出入口客流人次（人数）/进场人次（人数）。便于随时了解图书馆自习室的人数,为图书馆的科学管理和学生上自习提供了原始数据。高职图书馆入馆计数系统数据统计

如果学校图书馆有多个楼层，还需要进行楼层客流分析1）客流动线分析：馆内不同楼层、门馆、促销区域等客户群轨迹识别与动线分析。到达人次/人数统计：所选统计周期内到访楼层的人次/人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。2）楼层热力图：系统可分析展示图书馆的客流热力图情况。3）楼层游逛深度：统计周期内，学生到达场所中的楼层的平均数量（基于视频客流数据），游逛深度=楼层总人数（次）/进场总人数（次）。4）爬楼率：所选统计周期内各楼层的爬楼率，计算公式：楼层客流人次（人数）/进场人次（人数）。高职图书馆入馆计数系统数据统计计数器管理机上可以通过读者卡进行签到打卡。

声阅入馆计数系统，已在中小学图书馆**应用，其特色功能就是数据采集功能：通过安装在图书门口上方智能计数设备，智能统计分析经过门口的顾客，自动统计进馆的顾客人数及进馆时间、出馆时间，并将数据上传至云端，系统获取设备数据后，自动运算分析；其中，人流量分为入馆和出馆，通过智能计数设备，自动统计人馆人数和出馆人数，然后计算出当前在馆人数，在**期间，需要避免聚集，图书馆的在馆人数不能太多，因此计算出来的在馆人数，给管理员提供了很好的管理依据。

在公共图书馆即文化馆，人脸识别进行入馆计数是常用的方法之一，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的**性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。近几年人脸识别技术已在公安、口岸、高校、机场、企业、服务行业等领域得到了**的应用。人脸识别的**应用时代已经到来，他将成为一种方便人们日常生活的重要技术。人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。在**的大环境下，计数显示器上实时提示限流人数。

入馆计数系统中的视频分析技术，其本质是基于对给定场所或地点的视频进行分析处理，识别人数。硬件上，既可以利用原有的监控设备，配备相应的视频处理终端，也可以安装**的客流统计摄像机。软件和算法上，则仍然可以根据不同的识别原理进一步细分。尽管存在前期一次性投入略高，全黑环境有点受影响等问题，但这类产品的准确率高、视频直观可见、后期维护费用低等特性，越来越受到市场的青睐。因此，中小学图书馆基于学校的使用需求，基本采取的的视频分析技术。可以对实际进出图书馆自习室的人数进行准确的计数,显示和查询。广东学校图书馆入馆计数系统

计数器可记录天、周、月、年统计，根据实际人流量制定合理的开闭馆时间。高职图书馆入馆计数系统数据统计

目前主流的视频客流量统计产品大体上可以分为四大类，第三类和第四类视频客流技术，采用的都是基于人体图像特征、深度学习、边缘计算等概念的算法，人们说视频分析客流统计技术高大上，其实主要说的就是这类技术，它们也是目前**时髦的计算机视觉与人工智能技术的一个分支。这两类算法在基本原理上有些相似，采用的硬件也都是单镜头设备（单目客流统计），但其采用的模型是不一样的。其中一个模型是头部识别模型，即通过识别头部来判断计数人数。高职图书馆入馆计数系统数据统计

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